11202.FriCh04

人工智慧於金融應用加速的驅動力，何者為非?

• 大數據 (Big Data)與資通訊硬體設備的發展

• 消費者對技術更加陌生

• 機器學習方面技術進展快速

• 金融消費者的期待

關於深度學習 (Deep Learning)，何者錯誤?

• (A) 屬於機器學習的一種

• (B) 運用比機器學習更多層的神經網路來分析數據

• (C) 電腦不能自行分析資料找出「特徵」， 而是由人類來決定

• (D) 深度學習適合用來分析複雜、多維度的數據， 比如影像、音訊、影片

機器學習的分類敘述，何者錯誤?

• (A) 監督式學習: 給予全部標籤過的資料

• (B) 非監督式學習: 全部丟給機器人自己尋找規則

• (C) 半監督式學習: 必須提供些許標籤資料

• (D) 強化學習: 機器人沒有能力自我修正

人工智慧的發展的三次熱潮，何者為非?

• (A) 1950~1960年讓機器具備「推論」或「探索」的功能，採用樹狀結構的搜尋演算法

• (B) 1960~1980年「機器學習」與「深度學習」扮演了相當關鍵的角色

• (C) 1980~1990年的研究將焦點轉移至「知識」，發展出「專家系統 (Expert System)」

• (D) 2000 年後因半導體成本下降，雲端儲存變便宜，加上大數據 (Big Data)推動人工智慧

對於RegTech，以下敘述何者錯誤?

• compliance

• identification

• reporting

• strategy

人工智慧於金融應用加速的驅動力，何者為非?

• 大數據 (Big Data)與資通訊硬體設備的發展

• 消費者對技術更加陌生

• 機器學習方面技術進展快速

• 金融消費者的期待

有關科技如何輔助金融創新監理，何者錯誤?

• RegTech (法遵科技)

• SupTech (超級科技)

• SupTech (監理科技)

• LegalTech (法律科技)

對應用型人工智慧的敘述，以下何者錯誤?

• (A) 有機器學習(Machine Learning)或以演算法為基礎的認知能力，能取代人類部分決策

• (B) 是弱人工智慧

• (C) 表現一定比人類更好

• (D) 有解決各式各樣不同問題的能力

人工智慧 (AI) 是由哪兩個單字組成？

• (A) Artificial與Intelligence

• (B) Art與Intelligence

• (C) Artificial與Idea

• (D) Art與Idea

對於通用人工智慧，何者為非?

• (A) 等同於人類的機器智慧和學習系統

• (B) 是強人工智慧

• (C) 模仿人類的決策，甚至還可能處理非邏輯或訊息提示

• (D) OpenAI不是人工智慧的一種系統